多传感器融合的机电设备微小故障精准检测系统设计_第九期_2026_现代科技研究

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摘要：针对机电设备早期微小故障能量弱、易受工况波动和噪声干扰影响的问题，提出一种多传感器融合的微小故障检测系统。系统同步采集振动、温度和电流信号，通过小波去噪、Min-Max 归一化及时频特征提取构建多源特征集，并采用加权 D-S 证据理论实现传感器互补信息融合，最后将融合特征输入轻量 CNN 模型完成状态识别。实验选取 5 类运行状态共 5000 组样本进行测试。结果表明，本文系统准确率、召回率和F1值分别达到98.5%、98.1%和98.3%，较表现最优的振动单传感器检测准确率提升 6.2%，验证了多源融合策略在微小故障识别中的有效性。

关键词：多传感器融合；微小故障检测；D-S 证据理论；轻量CNN；机电设备

参考文献

[1]钟雷.基于简化信号传输线路等效网络的线路故障自动检测系统设计[J].武汉交通职业学院学报,2024,26(02):129-134.

[2]陆青卓.基于云计算的发电机励磁系统故障检测系统设计[J].电气技术与经济,2025, (06):304-306+311.

[3]吴旻,李力力,胡长明,冯展鹰.复杂电子装备装配过程智能检测系统设计[J].现代雷达,2024,46(10):123-129.

[4]赵海龙,董燕楠,李圣德,陈美静,席善斌,褚昆.基于物联交互技术的智能检测系统设计[J].环境技术,2025,43(06):69-74.

[5]褚昆,赵海龙,张魁,彭浩,席善斌,高蕾.电子元器件智能检测系统设计[J].实验室检测,2025,3 (11):82-84.

[6]王瑶,李哪.基于深度学习的电子元器件快速检测系统设计[J].电子制作,2024,32(06):112-114.

[7]杨培刚,梁春燕.基于 DWT-PNN 的重载铁路信号设备故障智能检测系统设计[J].信息技术,2025, (11):186-192.

[8]胡铁乔,刘芳弟.基于 ZYNQ 的 VOR 实时检测系统设计与实现[J].计算机应用与软件,2025,42(05):387-392+397.

[9]彭井花.基于 STM32 和 MPU9250 的高精度姿态检测系统设计[J].宁夏大学学报(自然科学版中英文),2025,46(04):428-436.

[10]潘源琦,郭斌,汪伟国,潘飞文,陆艺.基于XGBoost 的电磁阀滤网缺陷检测系统设计[J].现代电子技术,2025,48(12):13-18

作者简介：吴涛（1971—），男，汉族，大专，研究方向为机电一体化工程。